社会与环境计算

1.师资队伍

社会与环境计算团队学科队30余人，学术带头人与学术骨干28人，是一支实力强、具备较大发展潜力和较高教学科研水平的师资队伍。

2.团队的特色与优势

该方向以大数据技术为基础，开展社会计算和环境计算两个方面的工作，服务于国家社会发展和生态文明建设。在社会计算方面，以政治、经济、社会、人口、民族、宗教、历史、文化、医疗、科技、教育、旅游等人文社会大数据为背景开展自然语言理解与问答、多文种智能文本翻译、多方言语音翻译、领域知识图谱、方言地理和社会网络等关键技术研究，构建新一代多语种信息服务系统和政府数据开发平台，提升覆盖区域地方政府数字经济、数字社会和数字边疆高质量建设发展能力。在环境计算方面，收集生态环境数据，采用数学建模手段，结合大数据技术及智能计算方法，进行基于生态环境数据的动植物分布预测、生态环境风险评估以及区域生态环境保护研究。通过Google Earth Engineer平台，应用深度学习进行地球空间大数据挖掘，预测未来气候条件下物种的潜在分布区域。基于微分动力系统等数学理论，研究区域环境外来物种入侵风险与扩散路径、入侵扩散机理、时空动态演化特征。应用生态流行病模型，从理论建模与数据驱动等方面研究传染病的传播动态与特征。团队自2016年以来承担的国家级和其它项目46项。

3.未来发展目标

社会计算领域运用现代数据工程手段，建设面向“一带一路”地区的人文环境数据库，解决信息实体数据缺少详实人文环境信息、人文环境信息分散不系统、人文环境信息收集渠道单一、对域内重大事件响应慢、预测预估掌握信息有限的国家战略问题。开展人文环境数据整编融合、可视化集成及面向民族地区数据驱动的高质量发展示范应用，为国家经济建设和战略筹划提供基础数据和知识成果。在环境计算领域，应用深度学习进行地球空间大数据挖掘，获取区域气候、水文、稀有物种相关信息，研究生态环境中的气候变化、种群数量关系、空间结构等生态环境变化规律。基于微分动力系统等数学理论，以外来物种入侵为背景，构建符合研究对象发展变化规律的数学模型，研究区域环境外来物种入侵风险与扩散路径、入侵扩散机理、时空动态演化特征。应用生态流行病模型，从理论建模与数据驱动等方面研究传染病的传播动态与特征，为地区生态流行病防治提供理论依据和技术支持。